Ofer Haviv, Președinte și CEO al Evogene – Seria de interviuri

Ofer Haviv este CEO și Președinte al Evogene. Înainte de a ocupa acest post, el a fost director de operațiuni și finanțe al companiei din 2002 până în 2004 și a jucat un rol cheie în separarea Evogene de Compugen în 2002. La Compugen, el a ocupat funcția de director financiar și trezorier timp de patru ani, în perioada în care compania a finalizat două plasamente private și o ofertă publică inițială pe NASDAQ.

Unele contribuții la aceste răspunsuri au fost făcute și de:

• Gabi Tarcic VP Produs
• Ilia Zhidkov VP Tehnologii Computaționale
• Ruth Gross, VP Dezvoltare Afaceri

Evogene (NASDAQ:EVGN, TASE: EVGN.TA) este o companie de biologie computațională specializată în transformarea descoperirii și dezvoltării de produse în diverse industrii ale științelor vieții, inclusiv sănătatea umană și agricultură. Compania utilizează platforma sa versatilă de Biologie Predictivă Computațională (CPB) pentru a stimula inovația în aceste domenii.

De la intrarea dvs. în funcția de CEO în 2004, ați supervizat tranziția Evogene de la o companie separată la un lider listat pe Nasdaq în biologia computațională. Care au fost cele mai importante momente sau decizii care au modelat direcția actuală a companiei?

Trei decizii strategice au modelat Evogene așa cum este astăzi:

1. Decizia din 2013 de a deveni publică pe NASDAQ.
2. Decizia din 2016 de a evolua de la un singur sistem computațional (CPB) care susținea în principal dezvoltarea de produse pe baza elementelor genetice pentru industria agricolă, în trei motoare tehnologice separate care combină date unice, sisteme computaționale și o înțelegere profundă a științelor vieții:

• GeneRator: Susține activitatea originală a Evogene în domeniul produselor bazate pe o înțelegere profundă a genomicsului.
• MicroBoost: Dirijează și accelerează dezvoltarea produselor pe bază de microorganisme.
• ChemPass: Dirijează și accelerează dezvoltarea produselor pe bază de chimie.

3. Decizia de a utiliza aceste motoare tehnologice unice împreună cu cercetătorii Evogene pentru a dezvolta produse în diverse domenii. Această activitate, care a început ca divizii în cadrul companiei, a devenit ulterior baza pentru construirea filialelor Evogene, inclusiv:

• Biomica: Utilizează motorul tehnologic MicroBoost pentru a dezvolta medicamente pe bază de microbiom uman.
• Lavie Bio: Utilizează MicroBoost pentru a dezvolta produse biologice pe bază de microorganisme pentru agricultură, protejând plantele de dăunători și îmbunătățind randamentul.
• AgPlenus: Utilizează motorul tehnologic ChemPass pentru a dezvolta produse chimice pentru protecția culturilor împotriva dăunătorilor.
• Casterra: Utilizează GeneRator pentru a dezvolta varietăți unice de plante de ricin pentru cultivarea plantelor de ricin în scopul producerii de ulei pentru industriile de produse biologice și combustibili alternativi.

Biologia computațională necesită talente de top în biologie, IA și știința datelor. Cum atrage Evogene experți în aceste domenii și ce abilități sau background-uri sunt prioritare?

La Evogene, atragem talente de top prin promovarea unui mediu colaborativ care integrează biologia, inteligența artificială și expertiza computațională. Valorizăm indivizi cu experiență multidisciplinară, în special cei care au lucrat în diverse domenii și aduc perspective din “lumea reală”. Creativitatea și rezolvarea problemelor sunt la baza a ceea ce căutăm, permițând echipei noastre să abordeze provocări complexe cu soluții inovatoare.

Faptul că suntem sediați în Israel, un lider global în inovația high-tech, cu un ecosistem care promovează agilitatea și gândirea avansată, ne îmbunătățește capacitatea de a atrage talente excepționale.

Proximitatea noastră față de instituții academice de clasă mondială, cum ar fi Institutul Weizmann, joacă un rol semnificativ în atragerea de profesioniști calificați în biologie, IA și știința datelor.

Evogene oferă profesioniștilor din lumea tehnologiei o oportunitate unică de a-și aplica expertiza în dezvoltarea de produse pentru sectorul științelor vieții — domenii care influențează profund calitatea vieții și hrana pe care o consumăm. Această intersecție a tehnologiei și științelor vieții este diferită de orice altceva găsit în industriile high-tech tradiționale. Pentru biologi, oferim instrumente tehnologice avansate care îi împuternicesc să-și realizeze viziunile de produs la un nivel fără precedent în altă parte.

Ne puteți explica principiile de bază ale platformei Computational Predictive Biology (CPB) a Evogene, cu motoarele sale tehnologice AI, și cum se diferențiază de alte modele predictive AI în științele vieții?

Platforma Computational Predictive Biology (CPB) a Evogene integrează o înțelegere profundă a biologiei și chimiei cu IA, învățarea automată, modele computaționale și date biologice pentru a efectua analize pe milioane de puncte de date. Aceste motoare tehnologice AI stabilite sunt concepute pentru a ajuta cercetătorii în descoperirea de produse, pentru a simplifica dezvoltarea de noi produse și au fost un factor cheie în numeroasele noastre colaborări.

Unicitatea noastră poate fi caracterizată prin trei parametri:

1. Legătura puternică dintre cunoașterea profundă în biologie și chimie și lumea computațională în procesul de dezvoltare a aplicațiilor însele, precum și flexibilitatea aplicațiilor pentru a se adapta la definițiile diferitelor produse.
2. Efortul nostru de a prezice, încă din stadiul de descoperire, probabilitatea ca un candidat să îndeplinească cu succes criteriile pentru un produs comercial — criterii care sunt de obicei examinate în stadii mult mai târzii ale dezvoltării produsului.
3. Evogene operează simultan în trei domenii — genomics, chimie și microorganisme — oferind o înțelegere mai cuprinzătoare a procesului de dezvoltare.

Având în vedere focalizarea companiei pe revoluționarea descoperirii de produse în sănătate, agricultură și aplicații industriale, care sunt obiectivele pe termen lung ale Evogene pentru extinderea impactului său în aceste sectoare?

Obiectivele noastre pe termen lung pot fi împărțite în trei:

1. Să investim în motoarele noastre tehnologice pentru a beneficia partenerilor noștri existenți, astfel încât să putem prezice mai bine candidații potriviți pentru validare și să putem include mai bine criterii suplimentare pentru dezvoltarea produsului de la început. Scurt spus, îmbunătățirea continuă a motoarelor noastre.
2. Să extindem varietatea de utilizări ale motoarelor noastre în segmente suplimentare care nu sunt abordate în prezent de filialele existente ale Evogene, cum ar fi focalizarea noastră strategică actuală pe descoperirea de medicamente prin intermediul motorului ChemPass-AI.
3. Să promovăm valoarea filialelor noastre și să beneficiem ca acționari prin vânzarea unor dintre deținerile noastre sau prin primirea de dividende.

Cum a evoluat platforma CPB de la crearea sa, și care sunt unele avanțări recente sau provocări pe care le-ați întâmpinat în dezvoltarea de noi motoare tehnologice precum ChemPass AI și MicroBoost AI?

Platforma Computational Predictive Biology (CPB) a fost inițial dezvoltată utilizând o arhitectură monolitică, integrând o suită de aplicații bioinformatică în principal axate pe genomicsul plantelor. Recunoscând nevoia de o mai mare flexibilitate și scalabilitate, platforma a fost transformată într-o arhitectură de microservicii, permițând îmbunătățiri semnificative atât pentru Interfața Utilizator (UI), cât și pentru Experiența Utilizator (UX). Această evoluție arhitecturală a sprijinit extinderea platformei în noi domenii din științele vieții, dincolo de genomics, incluzând microbiologia și chimia, conducând la dezvoltarea de motoare tehnologice inovatoare, cum ar fi ChemPass AI pentru descoperirea de molecule mici și MicroBoost AI pentru aplicații pe bază de microbiom. În timp ce scalarea acestor tehnologii a prezentat provocări, abordarea multidisciplinară a platformei asigură progresul continuu și avansurile semnificative în diverse discipline științifice.

Cum a apărut colaborarea cu Google Cloud, și care au fost principalele motive care au făcut Google Cloud partenerul preferat pentru Evogene?

Colaborarea noastră cu Google Cloud a fost determinată de o viziune comună de a utiliza tehnologii avansate de IA pentru a transforma descoperirea și dezvoltarea de medicamente mici. Platforma Vertex AI a Google Cloud, procesoarele GPU de ultimă generație și capacitățile de stocare vastă oferă puterea computațională necesară pentru a antrena modelul nostru de bază pe ~40 de miliarde de structuri moleculare. Expertiza lor în IA și învățarea automată, combinată cu puterea noastră în chimia computațională, creează o sinergie care permite inovația rapidă, scalabilitatea și diversitatea fără precedent în proiectarea moleculară. Această colaborare accelerează capacitatea noastră de a aduce soluții transformaționale în descoperirea de medicamente și, posibil, în alte produse din științele vieții.

Modelul de bază vizează generarea și evaluarea de molecule mici noi. Care sunt impacturile pe care le preconizați pe termen scurt și lung asupra vitezei și preciziei dezvoltării de medicamente și produse?

Abordarea modelului de bază reprezintă o inovație de ultimă oră în descoperirea și dezvoltarea de medicamente, permițând pre-antrenarea pe seturi de date semnificativ mai mari decât metodele tradiționale de IA. Această capacitate permite o înțelegere mai profundă și o precizie îmbunătățită, marcând o schimbare transformațională în descoperirea de medicamente și dezvoltare. Pe termen scurt, modelul va revoluționa stadiul de descoperire prin generarea rapidă de molecule mici noi cu proprietăți predefinite, lărgind diversitatea chimică prin ieșirea din spațiul chimic îngust explorat și descoperirea de noi compuși chimici cu potențial ridicat. Pe termen lung, integrarea IA în stadiul de descoperire poate beneficia semnificativ stadiilor ulterioare de dezvoltare a medicamentului, posibil până la stadiile clinice de dezvoltare.

Cum preconizați că această tehnologie va influența cercetarea și dezvoltarea de medicamente? Care sunt unele dintre cele mai presante provocări în acest domeniu pe care credeți că acest model poate ajuta la rezolvarea lor?

Modelele de bază pentru descoperirea de medicamente mici au un potențial imens de a revoluționa cercetarea și dezvoltarea de medicamente, reducând semnificativ timpul și costurile de dezvoltare și creșterea probabilității de succes. Această tehnologie permite generarea rapidă și precisă a candidaților promițători de medicamente, potențial reducând perioada de dezvoltare de 12-15 ani și costurile exorbitante, care adesea depășesc 2 miliarde de dolari pe medicament. Prin simplificarea procesului și creșterea probabilității de succes în atingerea stadiului de comercializare a produsului, modelele de bază pot promova terapii inovatoare viitoare și pot oferi opțiuni de tratament mai bune pentru pacienții cu boli amenințătoare de viață.

Având în vedere creșterea competiției în IA pentru științele vieții, cum plănuiește Evogene să-și mențină un avantaj competitiv în biologia computațională și proiectarea moleculară?

Avantajul competitiv al Evogene provine din expertiza echipei sale multidisciplinare (dezvoltatori de algoritmi, ingineri de software, chimiști și biologi), integrarea de algoritmi proprii pentru a îmbunătăți selecția și optimizarea, și agilitatea în adaptarea soluțiilor la nevoile pieței. Colaborarea noastră cu Google Cloud joacă un rol cheie în avansarea capacităților noastre, utilizând instrumente de IA de ultimă generație pentru a rafina și accelera proiectarea de molecule mici de novo. Modelele flexibile de colaborare asigură, de asemenea, faptul că tehnologiile noastre proprietare livrează soluții impactante și aliniate la nevoile pieței.

Privind spre viitor, care este viziunea dvs. pe termen lung pentru rolul Evogene în modelarea viitorului biologiei computaționale, și cum credeți că compania va influența industria științelor vieții în următorul deceniu?

Viziunea Evogene este de a continua să fie în fruntea biologiei computaționale și chimiei, modelând viitorul dezvoltării de produse din științele vieții. În următorul deceniu, ne imaginăm extinderea noastră tehnologică prin parteneriate strategice, conducând la progrese în sănătatea umană, agricultură și durabilitate pentru a aborda provocări globale critice. Obiectivul nostru final este de a transforma aceste progrese în produse inovatoare — terapii revoluționare, soluții agricole durabile și tehnologii ecologice.